rm(list = ls())
library(pampe)
data(growth)

# 预置参数
treated         <- "HongKong"
time.pretr      <- 1:18
time.tr         <- 19:44
possible.ctrls  <- c('China','Indonesia','Japan','Korea','Malaysia','Philippines',
                     'Singapore','Taiwan','UnitedStates','Thailand')

# 估计
pol.integ <- pampe(time.pretr=time.pretr, time.tr=time.tr, treated=treated,
                   controls=possible.ctrls, data=growth)
# 平均因果效应下降了0.0392。文中作者对该处理效应重新拟合了一个AR(2)模型，该效应是不显著的
summary(pol.integ) 

#绘制反事实结果与真实结果
plot(pol.integ)
# 安慰剂检验
pol.integ.placebos <- pampe(time.pretr=time.pretr, time.tr=time.tr, treated=treated,
                            controls=possible.ctrls, data=growth, placebos="Both")
plot(pol.integ.placebos)
# 稳健性检查，每次删掉一个控制个体，看结果是否发生重大变化
# 图中的灰实线
robust <- robustness(pol.integ)
plot(robust)
